Chilling Prevention on Banana ‘Nanica’ in the Field with Bagging
Notice bibliographique
Résumé
Low temperature in the field causes chilling injury (CI) in banana and peel browning. The aim of this paper was to investigate the influence of different bagging materials and combinations on bunch development of banana (Musa AAA cv. Nanica) and the occurrence of CI. The study was carried in Jacupiranga, São Paulo, Brazil, in a completely randomized design in 2 × 9 factorial, two years of formation (2013 and 2014) and nine bagging materials, with eight replicates. Materials consisted in blue transparent polyethylene, white non-woven fabric, white opaque polyethylene, bubble wrap, white laminated non-woven fabric, double paper, blue transparent polyethylene plus kraft paper, blue transparent polyethylene plus white non-woven fabric and control (non-bagged). Fruits formed in both years showed low L* and C* values related to the CI index. On the coldest days of 2013 and 2014, bagging raised the temperature by only 1.91 and 3.17 °C, respectively. Depending on the year of bunch formation, the bagging materials influenced the period between flowering and harvest, but not the bunch mass. In the green fruit, the content of chlorophylls was lower in double paper, while L* was higher, but there were no differences in the content of phenols for the different materials. In mature fruits, CI index, L* and a* were not affected by the bagging materials, unlike coordinates b*, h° and C*, which were lower for double paper, with no difference between other materials and non-bagged fruits. Bagging materials did not prevent CI and did not reduce the peel browning intensity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».